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Ich dachte, ich könnte einfach ein Kursmodul zusammenschneiden, ein paar Übergänge kürzen und es YouTube-Video nennen. Ich lag falsch. Der Bau von The Parade Problem hat mir gezeigt, dass gutes Repurposing kein Zuschneiden ist. Es bedeutet, die Idee für ein anderes Versprechen, ein anderes Publikum und andere erste 30 Sekunden neu zu gestalten.
Die meisten Gespräche über AI und Teamgestaltung beginnen mit der Mitarbeiterzahl. Ich denke, das ist der falsche Ausgangspunkt. Die bessere Frage ist, welche Funktionen ein Team braucht — und die sind erstaunlicherweise dieselben, egal ob vier oder vierzig Leute im Team sind.
KI kann inzwischen Mediapläne, Performance-Zusammenfassungen, Measurement-Frameworks und Kampagnen-Setups in beeindruckendem Tempo produzieren. Das Problem ist nicht, dass der Output offensichtlich schlecht ist. Das Problem ist, dass er oft gut genug ist, um eine flüchtige Prüfung zu bestehen, während er den Geschäftskontext verfehlt, der tatsächlich zählt.
Eine Person. Sieben Module. Drei Stunden Video. Fuenfzehn Templates. Eine massgeschneiderte Slide-Pipeline mit 18 Layout-Typen. Professioneller Voice-Clone. Alles neben meinem Vollzeitjob als VP. So sieht das AI-First Betriebsmodell aus, wenn man es auf sich selbst anwendet.
Die Behauptung, dass KI Einstiegsjobs ersetzt, verkennt, was Berufseinsteiger tatsaechlich tun. Ein Junior in der Aktivierung macht keine Routinearbeit — er konfiguriert DV360-Targeting, prueft Tracking-Pixel und verwaltet Gebotsstrategien. Die eigentliche Frage lautet: Wenn KI den Mindeststandard fuer alle anhebt, woher kommt dann der Vorteil? Aus Tiefe.